什么是 NumPy？
发布时间：2023-07-01 15:04:18 所属栏目：教程 来源：
导读：Numpy，（Numerical Python 的缩写），它是 Python 语言的一个扩展程序库，支持数组结构与矩阵运算，并且针对数组运算提供大量便捷的数学函数库。Numpy 大大简化了向量和矩阵的操作及处理流程，降低了数据开发的门槛
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Numpy，（Numerical Python 的缩写），它是 Python 语言的一个扩展程序库，支持数组结构与矩阵运算，并且针对数组运算提供大量便捷的数学函数库。Numpy 大大简化了向量和矩阵的操作及处理流程，降低了数据开发的门槛。除了做数值计算和统计分析，在程序中处理和调试高级用例的时候，熟练掌握 Numpy 所带来的优势和便利也不言而喻。 纵观 Python 的开发生态，Numpy 在数据分析、机器学习和科学计算领域，有着举足轻重的定位。数据分析用到的 Pandas ，数据挖掘和深度学习用到的 Scikit-learn 和 Tensorflow，以及科学计算常用的 SciPy ，都是以 Numpy 为基础进行开发的。 NumPy 的特点 NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要包含如下能力： 一个高效的 N 维数组对象 ndarray； 广播功能函数，无须循环即可对数组进行快速运算； 读写磁盘以及操作内存映射文件； 一个用于集成 C / C++ / Fortran 代码的工具； 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。 其中 ndarray 对象是 NumPy 包的核心，ndarray 对象和标准的 Python 序列数据结构的显著区别在于： ndarray 对象在创建时有固定的大小，这一点不同于 Python 列表。 ndarray 对象中的元素都具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小 ndarray 对象便于对大量据进行高级数学和其他类型的操作。在大数据时代，对几百万甚至更大的数据进行频繁的循环迭代计算，于每一个数据开发者而言都是一场巨大的灾难，而 Numpy 利用矢量化运算，可以有效地避免这一点。 （编辑：汽车网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
